AI 药典助手 — 项目交接文档

最后更新: 2026-07-29

一、项目概述

基于《中华人民共和国药典》（2025年版）的 AI 智能问答系统，支持文本/图片/视频多模态查询，面向药师、医生、患者提供药品信息检索和用药指导。

在线地址： https://pharmacopoeia.kailin.com.cn

二、技术栈

层	技术	说明
前端	单页 HTML + JS	`static/index.html`，无框架
后端	Java 21 + Spring Boot 3	端口 9000
数据库	PostgreSQL 16 + pgvector	向量检索
缓存	Redis 7	QA 缓存 + Embedding 缓存
LLM	阿里云百炼 DashScope	Qwen 模型
部署	Docker Compose	Nginx 反向代理
数据管道	Python	docx_ingest.py, embed_only.py

三、目录结构

/opt/pharmacopoeia-ai/
├── static/                  # 前端静态页面
│   └── index.html           # 主页面（需复制到部署目录）
├── backend-java/            # Java 后端
│   ├── src/main/java/com/pharmacopoeia/
│   │   ├── controller/      # ChatController, DrugController, AuthController
│   │   ├── service/         # LLMService, RetrieverService, PromptService, QACacheService
│   │   ├── repository/      # JPA Repository
│   │   ├── entity/          # Drug, Message, Conversation, User, Brand, BrandRecommendRule
│   │   ├── security/        # JwtAuthFilter, RateLimitFilter, JwtUtil
│   │   └── config/          # AuthProperties, DashScopeRateLimitProperties
│   └── pom.xml
├── data-pipeline/           # 数据导入管道
│   ├── docx_ingest.py       # DOCX 解析入库
│   ├── embed_only.py        # 向量化
│   └── import_all.py        # 全量导入
├── deploy/                  # 部署配置
│   ├── docker-compose.yml   # PostgreSQL + Redis
│   ├── nginx-pharmacopoeia.conf
│   └── supervisord-java.conf
├── tools/
│   └── java-deploy.sh       # 启停脚本
├── .env                     # 环境变量（生产环境）
└── docs/                    # 文档
    ├── HANDOVER.md          # 项目交接文档
    └── DEPLOY.md            # 上线部署 SOP（每次部署必须参考）

四、部署架构

用户 → Nginx(:80) → /api/* → Java(:9000)
                   → /     → static/index.html

Java(:9000) → PostgreSQL(:5432)  # 数据存储 + 向量检索
            → Redis(:6379)       # QA 缓存 + Embedding 缓存
            → DashScope API      # 阿里云百炼 LLM

五、环境变量 (.env)

# --- 核心 ---
SERVER_PORT=9000
POSTGRES_PASSWORD=pharma2025
QWEN_API_KEY=sk-xxx                    # 必填，阿里云百炼
QWEN_MODEL=qwen3.7-max

# --- 鉴权 ---
AUTH_ENABLED=false                     # 上线后改为 true
JWT_SECRET=YourSuperSecretKey...       # 生产环境更换

# --- 限流 ---
RATE_LIMIT_PER_MINUTE=200
RATE_LIMIT_PER_HOUR=5000
RATE_LIMIT_PER_DAY=200

# --- 百炼 API 全局限流（客户确认后启用）---
DASHSCOPE_RATE_LIMIT_ENABLED=false
DASHSCOPE_RATE_LIMIT_PER_MINUTE=100
DASHSCOPE_RATE_LIMIT_PER_HOUR=2000
DASHSCOPE_RATE_LIMIT_PER_DAY=50000

六、部署命令

每次部署必须参考《上线部署 SOP》(docs/DEPLOY.md)，包含完整的部署前 Checklist、部署后验证和回滚流程。

# 启动/停止/重启
./tools/java-deploy.sh start
./tools/java-deploy.sh stop
./tools/java-deploy.sh restart

# 一键部署（自动拉代码 + 编译 + 备份 + 重启）
./tools/java-deploy.sh deploy

# 回滚到上一个备份
./tools/java-deploy.sh rollback

# 查看状态
./tools/java-deploy.sh status

# 查看日志
./tools/java-deploy.sh logs        # 最近 100 行
./tools/java-deploy.sh logf        # 实时跟踪

备份说明： deploy 命令会在 backend-java/backups/ 目录下按时间戳保存备份 JAR，自动保留最近 5 个。

七、API 接口

认证

方法	路径	说明
POST	`/api/v1/auth/login/wechat`	微信登录

聊天

方法	路径	说明
POST	`/api/v1/chat/ask`	文本问答（非流式）
POST	`/api/v1/chat/stream`	文本问答（SSE 流式）
POST	`/api/v1/chat/ask-image`	图片问答
POST	`/api/v1/chat/stream-image`	图片问答（流式）
POST	`/api/v1/chat/ask-multimodal`	多模态问答（文本+图片+视频）
POST	`/api/v1/chat/stream-multimodal`	多模态问答（流式）
GET	`/api/v1/chat/recent-messages?limit=50`	恢复最近对话
GET	`/api/v1/chat/history`	对话历史列表
POST	`/api/v1/chat/feedback`	提交反馈

药品库

方法	路径	说明
GET	`/api/v1/drug/search?page=1&pageSize=20&keyword=`	药品搜索
GET	`/api/v1/drug/{drugId}`	药品详情
GET	`/api/v1/drug/category/tree`	分类树

品牌推荐

方法	路径	说明
-	品牌详情字段	brand_id, brand_name, matched_keyword, function, usage_dosage, contraindication, ingredients, properties, specification, adverse_reactions, precautions, execution_standard, storage, jump_url

管理端（需 JWT）

方法	路径	说明
GET	`/api/v1/admin/knowledge/brands`	品牌列表（分页+搜索）
POST	`/api/v1/admin/knowledge/brands`	新增品牌
PUT	`/api/v1/admin/knowledge/brands/{id}`	修改品牌
DELETE	`/api/v1/admin/knowledge/brands/{id}`	删除品牌
POST	`/api/v1/admin/knowledge/brands/import`	品牌 CSV 导入
GET	`/api/v1/admin/knowledge/brands/export`	品牌 CSV 导出
GET	`/api/v1/admin/knowledge/brands/template`	下载导入模板
GET	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules`	规则列表（分页+搜索）
POST	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules`	新增规则
PUT	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules/{id}`	修改规则
PATCH	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules/{id}/toggle`	启用/停用切换
DELETE	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules/{id}`	删除规则
POST	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules/import`	规则 CSV 导入
GET	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules/export`	规则 CSV 导出
GET	`/api/v1/admin/knowledge/brand-recommend-rules/template`	下载导入模板

八、鉴权机制

配置	值	说明
`auth.enabled=false`	开发模式	所有接口放行
`auth.enabled=true`	生产模式	`/api/**` 需要 Bearer token

Token 流程：

外部系统通过 URL 参数 ?token=xxx 传入 JWT，前端写入 localStorage
发送消息时无 token → 弹登录框（微信小程序内跳转登录页，或跳转外部 login_url）
API 返回 401 → 前端自动弹登录框

公共路径（无需 token）： /health, /api/v1/auth/**, /static/**, /

九、限流机制

层级	配置	作用
用户侧	`rate-limit.*`	每用户/IP 的聊天频率限制
百炼 API	`dashscope.rate-limit.*`	全局 LLM 调用量控制（默认关闭）

仅对 POST /chat/ 接口生效，药品库查询不限制。

十、QA 缓存

同一问题（规范化文本）24 小时内只调一次 LLM
缓存存 Redis，key: aiyaodian:qa:{sha256}
并发控制：同一问题同时到达的请求，只有第一个调 LLM，其余等待
清缓存：redis-cli KEYS "aiyaodian:qa:*" | xargs redis-cli DEL

十一、数据库

核心表

表	用途
`drugs`	药品主表（含 sections JSONB）
`drug_chunks`	药品分块 + pgvector 向量
`conversations`	对话会话
`messages`	对话消息（含 user_key 隔离、brand_recommendations JSONB 持久化）
`brands`	品牌药品详情（长文本信息 + 跳转链接）
`brand_recommend_rules`	品牌推荐匹配规则（关键词 → 品牌 ID 映射 + 层级）
`users`	用户表

用户隔离

登录用户：user_key = JWT subject
匿名用户：user_key = ip:xxx.xxx.xxx.xxx

数据库迁移

-- 品牌推荐功能（2026-07-29）
-- 执行: psql -h <host> -U <user> -d pharmacopoeia -f database/migrate_brand_recommend.sql
-- 创建 brands 表、brand_recommend_rules 表（含外键），messages 加 brand_recommendations jsonb

-- 最近新增字段
ALTER TABLE conversations ADD COLUMN IF NOT EXISTS user_key VARCHAR(128);
ALTER TABLE messages ADD COLUMN IF NOT EXISTS user_key VARCHAR(128);

十二、前端（static/index.html）

功能

AI 对话：文本 + 图片/视频上传识别
药品库：分页浏览、搜索、详情查看
本地持久化：IndexedDB（128MB/500条），微信 WebView 降级为后端恢复
登录：微信小程序内跳转登录，桌面端弹框提示

小屏适配

@media(max-width:400px) 针对 iPhone SE、小米 12 等设备缩小按钮和间距

来源明细去重

后端 buildSources() 两层去重：映射前原始去重 + 映射后别名去重

十三、药品库数据

数据来源：2025年版《中国药典》一至四部 DOCX 文件
解析脚本：data-pipeline/docx_ingest.py
排除类别：通则、凡例与纲要、凡例、概要、生物制品（默认不显示）
药品清单：docs/all_drugs.txt（共 6316 种）

十四、常见问题

Q: 缓存未生效？ 清 Redis 缓存后重启：docker exec pharmacopoeia-redis redis-cli KEYS "aiyaodian:qa:*" | xargs redis-cli DEL

Q: 分页不正常？ 前端参数名必须是 pageSize（驼峰），不是 page_size。后端 @RequestParam 严格匹配。

Q: 微信 WebView 无历史记录？ IndexedDB 可能被清理，前端会自动降级调 /api/v1/chat/recent-messages 从后端恢复。

Q: 对话框按钮被遮挡？ 已添加 @media(max-width:400px) 小屏适配，如仍有问题可调整媒体查询断点。

十五、后续待办

上线 auth.enabled=true，配置 AUTH_ENABLED 环境变量
微信小程序跳转登录页联调
百炼 API 限流值客户确认后启用
定期清理过期对话数据（messages 表）
监控 DashScope API 调用量
运营管理端对接品牌管理和匹配规则 CRUD 接口

十六、品牌推荐功能（2026-07-29 新增）

架构

用户提问 → RAG检索 → LLM生成回答(SSE流) → buildSources提取药名
→ BrandRecommendService 分层关键词匹配 → SSE 注入 brand_recommend 事件
→ 结果持久化到 messages.brand_recommendations JSONB

两张新表

brands (品牌表)
├── id, name
├── 长文本: function_indication, usage_dosage, contraindication,
│           ingredients, properties, specification, adverse_reactions,
│           precautions, execution_standard, storage
├── jump_url          — 跳转链接
├── description       — 简要描述
├── sort_order        — 排序
└── is_active         — 启用开关

brand_recommend_rules (匹配规则表)
├── id
├── keyword           — 匹配关键词
├── brand_id          — FK → brands.id
├── tier              — 优先级（1最高）
└── is_active         — 启用开关

匹配逻辑

从 sources[].name 提取药名集合
按 tier 升序（1→2→3…）逐层匹配：source name 包含 keyword
命中即停止，不再尝试更低 tier
所有 tier 的 source 匹配都无命中 → 回退到全文匹配（fullAnswer 包含 keyword），同样按 tier 逐层
同层级内去重，返回匹配到的规则对应的品牌详情（含所有长文本 + jump_url）

SSE 事件顺序

token → token → ... → brand_recommend → meta → 完成

brand_recommend 事件数据格式：

{
  "recommendations": [
    {
      "brand_id": 1,
      "matched_keyword": "布洛芬",
      "tier": 1,
      "brand_name": "芬必得布洛芬缓释胶囊",
      "function": "用于缓解轻至中度疼痛...",
      "usage_dosage": "口服。成人一次1粒...",
      "jump_url": "",
      ...
    }
  ]
}

历史持久化

品牌推荐结果在 SSE 流结束后写入 messages.brand_recommendations（JSONB 列），用户翻看历史对话时直接从该字段读取，不受后续规则表变更影响。getConversationDetail 和 getRecentMessages 接口已包含该字段。

部署前注意

部署前必须执行 database/migrate_brand_recommend.sql 创建新表和新列。该脚本使用 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 和 ADD COLUMN IF NOT EXISTS，可重复执行。

十七、已知问题记录

17.1 HttpServletRequest 代理对象线程安全问题（已修复 2026-07-24）

现象： SSE 流式回答写完后，日志出现：

IllegalStateException: No thread-bound request found

调用链：Reactor doOnComplete 回调 → getCurrentUserKey() → request.getRemoteAddr() → RequestContextHolder 抛出异常

根因： HttpServletRequest 以构造注入方式注入 Controller，Spring 注入的是代理对象（RequestObjectFactory），每次方法调用都通过 RequestContextHolder（ThreadLocal）查找当前线程绑定的 request。Reactor 回调运行在 reactor-http-nio 线程上，原始请求线程已释放，ThreadLocal 中不再有 request。

修复： Controller 所有请求方法入口处提前调用 getCurrentUserKey() 获取 plain String，在 Reactor lambda 中只使用已捕获的 final 局部变量，绝不在回调线程中访问 request 代理对象。

17.2 SSE 流式结束后 AccessDeniedException（已修复 2026-07-24）

现象： SSE 流式 (/api/v1/chat/stream) 完成时日志出现：

AccessDeniedException: Access Denied
  at AuthorizationFilter.doFilter

堆栈中出现 AsyncContextImpl$AsyncRunnable.run，前端收到网络异常。

根因： Spring MVC SSE 响应走 Servlet 3.0 异步模式。流式写入完成后，Tomcat 触发异步分发（Async Dispatch）通知框架。JwtAuthFilter extends OncePerRequestFilter 默认跳过异步分发（shouldNotFilterAsyncDispatch() 返回 true），导致 SecurityContext 为空。后续 AuthorizationFilter 检查时找不到认证信息，抛出 AccessDeniedException。走 ExceptionTranslationFilter → GlobalExceptionHandler → 前端 SSE 连接中断 → 显示网络异常。

修复： JwtAuthFilter 覆写 shouldNotFilterAsyncDispatch() 返回 false，让异步分发时也重新解析 JWT 并设置 SecurityContext。

HANDOVER.md 15 KB Histórico Raw